内容概要：本文深入探讨了一份详细的L4无人车自动驾驶系统方案文档，尽管没有配套代码，但提供了丰富的理论和技术指导。文档主要分为感知层、决策层和执行层三大模块。感知层利用多种传感器（如激光雷达、毫米波雷达）获取环境信息；决策层基于感知数据制定驾驶策略，涵盖从简单行驶到复杂路况的处理；执行层负责将决策转化为具体的车辆操作。文中还讨论了多传感器时间同步、路径规划算法、横向控制算法以及故障恢复机制等关键技术的具体实现方法。此外，强调了系统方案文档对于项目方向的重要性及其局限性。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注L4级别无人驾驶系统的工程师和研究人员。 使用场景及目标：帮助读者理解L4无人车自动驾驶系统的整体架构和核心技术，为后续的实际编码和系统集成提供理论支持。同时，也为跨学科团队成员之间的沟通搭建桥梁，促进项目的顺利推进。 其他说明：虽然文档未附带代码，但它为理解和实现真正的自动驾驶系统奠定了坚实的基础。文中提供的伪代码和简化的代码示例有助于加深对各个模块的理解。

环境感知以及导航定位是无人驾驶汽车(以下简称无人车)技术的关键组成部分。针对驾驶环境进行定义和分类,提出与环境相互匹配的传感器组合方法。在此基础上,着重介绍传感器技术以及环境感知技术,比较各技术优缺点,并结合导航与定位对无人车组成架构进行概括介绍,并对未来无人车环境感知技术进行展望。

无人车2D激光雷达结构化环境感知技术研究

【全覆盖路径规划】无人车无人机机器人slam建模中的全覆盖路径规划

简易版无人小车主要包含Velodyne16线Lidar、Xsens IMU、监控摄像头、超声波、编码器、RTK等传感器，依托autoware开源无人驾驶系统打造的一款适合于室内外运行的无人小车，串联安卓app与云端后台，可通过战情板实时监控无人车运行状态，采用ffmge推流可以查看无人小车车身周围环境、百度地图显示无人小车实时轨迹（室内外位置），具体代码请联系QQ:574226409

F E G 智能无人车 以赛引导 以学为道 引领未来教育的实践者 feg智能无人车介绍全文共19页，当前为第1页。 智能无人车视频 feg智能无人车介绍全文共19页，当前为第2页。 智能无人车NOC大赛 全国中小学信息技术创新与实践活动是面向在校中小学师生的一项普及"知识产权"，展示"自主创新"能力的信息技术应用竞赛，也是中小学科技活动优秀成果集中展示的一种形式。 NOC是世界中小学生展现聪明才智的平台，是相互沟通、交流的舞台，通过信息技术创新与实践活动激发世界中小学生学习科学知识的兴趣与热情，促进人类科学技术水平的提高与创新。 　"NOC活动"始终是在教育部、国家知识产权局的关怀指导下，由教育部关心下一代工作委员会和中国发明协会主办，国家知识产权局、教育部基础教育司、教育部师范教育司、教育部职业教育与成人教育司、中央电化教育馆、中央教育科学研究所、教育部教学仪器研究所和中国民主同盟中央委员会社会服务部共同支持的信息技术应用创新活动。 "NOC活动"作为一项公益性活动，通过活动与交流，发现和培养一批有作为、有潜力的优秀人才。在坚持社会效益第一，贯彻公益性原则的基础上，力争把"NOC活

车道线检测：单目相机获取图像，使用滑窗算法检测车道线位置，通过预测窗口位置来减小偏差 避障、过桥和泊车，激光雷达检测障碍物，通过霍夫直线检测识别桥和车位挡板，做出行车策略 控制策略：指定各事件发生时对应的策略和优先级，决策出无人车下一步的行为

基于四阶贝塞尔曲线的无人车可行轨迹规划

基于Astar算法的无人车路径规划的MATLAB仿真，matlab2021a测试。

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真